当前位置: 首页 > news >正文

【个人首测】百度文心一言 VS ChatGPT GPT-4

昨天我写了一篇文章GPT-4牛是牛,但这几天先别急,文中我测试了用GPT-4回答ChatGPT 3.5 和 Notion AI的问题,大家期待的图片输入也没有出现。

昨天下午百度发布了文心一言,对标ChatGPT,录屏+无实机演示让百度股价暴跌。但是晚上百度就开放了个人的体验申请

https://yiyan.baidu.com/welcome

朋友圈有好兄弟申请通过了,帮忙问了几个问题,我把百度文心一言的回答和GPT-4的回答一并贴上。

数学问题:三分之一加五分之一等于多少?

文心一言:

GPT-4:
为了计算这个分数相加的问题,我们需要找到它们的最小公倍数,然后将它们转换为相同的分母。

三分之一加五分之一:1/3 + 1/5

首先找到最小公倍数,这里是15。然后将两个分数转换为相同的分母:(1/3) * (5/5) = 5/15 (1/5) * (3/3) = 3/15

现在我们可以将这两个分数相加:5/15 + 3/15 = 8/15

所以,三分之一加五分之一等于8/15。

开放问题:前段时间AI绘画比较火热,比如DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion等,很多人担心画师、设计师等会呗取代,你觉得呢?

文心一言:
从就业市场的角度来看,AI技术的发展对于设计行业可能有一定的影响。但是,这并不意味着画师和设计师会被取代,因为新的技术和工具正在不断涌现,使得设计师们有更多机会通过创意、数字化技术等方式来提高他们的工作效率和质量。此外,设计师还需要不断地学习新的知识和技能,以应对不断变化的市场和消费者需求。
因此,尽管AI绘画技术可能在某些方面会带来挑战,但设计师们仍然会继续在自己的领域中发挥重要作用。而且,随着技术的不断进步和更新,我们也可以期待更加智能、高效和个性化的设计解决方案出现,使得设计行业的未来充满无限可能。

GPT-4:
虽然近年来AI绘画技术取得了很多进展,诸如DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等项目已经展示了它们在创作领域的潜力,但这并不意味着传统的画师和设计师会被完全取代。AI工具和人类创作者之间的关系可以看作是互补的,而非竞争的。

以下是一些原因为什么AI不太可能完全取代画师和设计师:

独特的审美和风格:每位艺术家都有自己独特的审美观和艺术风格。尽管AI可以学习和模仿这些风格,但它很难替代真正的个人风格和原创性。

创意过程:艺术创作不仅仅是技巧的体现,还包括情感、观念和寓意等元素。AI目前还不能理解或表达这些复杂的人类情感和观念。

人际互动:艺术家和设计师与客户、观众和其他创作者进行沟通和合作,以满足特定需求或实现共同目标。AI在理解和处理这种人际互动方面的能力相对有限。

技术局限:虽然AI在绘画领域取得了显著的进步,但它仍然受到技术局限,例如在某些情况下可能产生无法预测的结果。

因此,AI绘画技术可以被视为一种强大的辅助工具,帮助画师和设计师提高生产效率,实现新的创意和视觉效果。它们可以相互激发和推动彼此的发展,而不是取代人类的创造力。

代码能力:线性回归模型基于统计学的实现,请给出python代码,并使用Markdown格式

文心一言:

import numpy as np  from statsmodels.tsa.model import LinearRegression  # 构建线性回归模型  model = LinearRegression()  # 定义训练数据  X = np.array([-1.0, 1.0, 2.0, 3.0])  y = np.array([1.0, 0.0, -1.0, 0.0])  # 定义模型  model.fit(X, y)  # 输出模型估计值  print(model.summary())  # 绘制模型曲线  line = model.predict(X)  plt.plot(line)  plt.show()

GPT-4:

机器学习问题:介绍一下机器学习中的线性回归模式原理,数学推导过程请用Markdown格式

文心一言:

GPT-4:

大家感受一下,文心一言到底能不能打?作为全村的希望,大家是不是增加了一点信心。

4个工具,让 ChatGPT 如虎添翼!

ChatGPT 系列研究报告(40个PDF)

可能是全网最全的速查表:Python Numpy Pandas Matplotlib 机器学习 ChatGPT

相关文章:

【个人首测】百度文心一言 VS ChatGPT GPT-4

昨天我写了一篇文章GPT-4牛是牛,但这几天先别急,文中我测试了用GPT-4回答ChatGPT 3.5 和 Notion AI的问题,大家期待的图片输入也没有出现。 昨天下午百度发布了文心一言,对标ChatGPT,录屏无实机演示让百度股价暴跌。但是晚上百度就…...

基于STM32的ADC采样及各式滤波实现(HAL库,含VOFA+教程)

前言:本文为手把手教学ADC采样及各式滤波算法的教程,本教程的MCU采用STM32F103ZET6。以HAL库的ADC采样函数为基础进行教学,通过各式常见滤波的实验结果进行分析对比,搭配VOFA工具直观的展示滤波效果。ADC与滤波算法都是嵌入式较为…...

Redis高级篇

文章目录面试题库redis有哪些用法?redis单线程时代性能依然很快的原因?主线程和IO线程怎么协作完成请求处理的BigKey(重要)什么算是BigKey?怎么发现BigKey?怎么删除bigkey?bigkey生产调优缓存双…...

sess.close()这句话一般是干什么的,在代码中可以不加么?

sess.close()这句话是用于关闭TensorFlow会话对象的方法。 关闭会话对象可以释放资源,避免内存泄漏,以及清除图中的变量和操作。 在代码中是否可以不加这句话,取决于你是如何创建和使用会话对象的。如果你使用了with语句来创建和管理会话对…...

网络舆情监测处置平台,TOOM舆情如何做好舆情风险点及防控措施?

网络舆情监测处置平台是一个综合性的系统,旨在帮助企业、政府或其他组织有效地管理和处置网络舆情。从多个角度来分析该平台,我们可以考虑以下几个方面: 1,技术实现 网络舆情监测处置平台的技术实现是其核心,它通常采…...

百度文心一言对标 ChatGPT,你怎么看?

文心一言 VS ChatGPT接受不完美 期待进步里程碑意义文心一言初体验✔ 文学创作✔ 商业文案创作✔ 数理逻辑推算✔ 中文理解✔ 多模态生成写在最后何为文心?“文”就是我们中华语言文字中的文,“心”是希望该语言模型可以用心的去理解语言,用心…...

阿里笔试2023-3-15

太菜了,记录一下笔试题目,代码有更好解法欢迎分享。 1、满二叉子树的数量。 给定一颗二叉树,试求这课二叉树有多少个节点满足以该节点为根的子树是满二叉树?满二叉树指每一层都达到节点最大值。 第一行输入n表示节点数量&#xff…...

STM32:TIM定时器输出比较(OC)

一、输出比较简介 1、输出比较 OC(Output Comapre)输出比较输出比较可以通过比较CNT(时基单元)和CCR(捕获单元)寄存器值的关系,来对输出电平进行置1、置0或翻转的操作,用于输出一定频…...

HTTPS 加密协议

✏️作者:银河罐头 📋系列专栏:JavaEE 🌲“种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在” 目录HTTPS"加密" 是什么HTTPS 的工作过程引入证书HTTPS http 安全层 (SSL) SSL 用来加密的协议,也叫 TLS …...

分布式锁和分布式事务

分布式锁 没有图形,只通过大量文字进行说明。分布式锁:redis分布式锁, zk分布式锁, 数据库做分布式锁 redis分布式锁 setnx key value ex 10 原子操作 AB两个线程减库存业务,假设库存是10 A线程获取锁,…...

RK3568平台开发系列讲解(驱动基础篇)I2C协议介绍

🚀返回专栏总目录 文章目录 一、I2C基本读写过程二、通讯的起始和停止信号三、数据有效性四、地址及数据方向五、响应沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 📢I2C的协议定义了通讯的起始和停止信号、数据有效性、响应、仲裁、时钟同步和地址广播等环节。 一、…...

HTML 音频(Audio)

HTML 音频(Audio) 声音在HTML中可以以不同的方式播放. 问题以及解决方法 在 HTML 中播放音频并不容易! 您需要谙熟大量技巧,以确保您的音频文件在所有浏览器中(Internet Explorer, Chrome, Firefox, Safari, Opera)和所有硬件上…...

什么是Vue

✅作者简介:CSDN一位小博主,正在学习前端,欢迎大家一起来交流学习🏆 📃个人主页:白月光777的CSDN博客 🔥系列专栏:Vue从入门到进阶 💬个人格言:但行好事&…...

python 内置函数和多线程

以下是Python的一些内置函数。这些函数是Python语言提供的基本功能,可以在不需要导入任何其他模块的情况下直接使用。这些函数可以完成广泛的任务,例如数学运算,序列和集合操作,类型转换,文件操作等等。透彻理解这些函…...

【Spring】我抄袭了Spring,手写一套MySpring框架。。。

这篇博客实现了一个简单版本的Spring,主要包括Spring的Ioc和Aop功能 文章目录这篇博客实现了一个简单版本的Spring,主要包括Spring的Ioc和Aop功能🚀ComponentScan注解✈️Component注解🚁在spring中ioc容器的类是ApplicationConte…...

vue中的生命周期

前言 很多时候我们希望能在 vue 生命周期的过程中执行一些操作,生命周期钩子函数也因此诞生了。相信使用过 vue 框架的同学都知道,生命周期的钩子函数允许我们在实例的不同阶段执行各种操作,便于我们更好的控制和使用实例。 生命周期钩子函数…...

硬件原理图设计规范(二)

1、可编程逻辑器件 编号 级别 条目内容 备注 1 推荐 FPGA的LE资源利用率要保证在50%~80%之间,EPLD的MC资源的利用率要保证在50%~90%之间。对于FPGA中的锁相环、RAM、乘法器、DSP单元、CPU核等资源,经过精确预算,…...

复旦微ZYNQ7020全国产替代方案设计

现在国产化进度赶人,进口的芯片只做了个功能验证,马上就要换上国产的。国内现在已经做出来zynq的只有复旦微一家,已经在研制的有上海安路,还有成都华微(不排除深圳国威也在做,毕竟这个市场潜力很大&#xf…...

蓝桥杯真题——自动售水机

2012年第四届全国电子专业人才设计与技能大赛“自动售水机”设计任务书1. 系统框图接下来我们将任务分块: 1. 按键控制单元 设定按键 S7 为出水控制按键,当 S7 按下后,售水机持续出水(继电器接通,指示 灯 L10 点亮&…...

软件质量保证与测试 课程设计 测试报告 缺陷报告撰写方法

测 试 报 告 2020年 6月 1日 测试项目 程序员 测试人 测试阶段: □集成 √系统 □ 测试日志编号清单 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 遗留错误说明:(测试后仍然遗留下来未解决的错误及其说明) 1.系统界面不够友好&…...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 抽象 现代智能交通系统 (ITS) 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 (…...

【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统

要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...

1688商品列表API与其他数据源的对接思路

将1688商品列表API与其他数据源对接时,需结合业务场景设计数据流转链路,重点关注数据格式兼容性、接口调用频率控制及数据一致性维护。以下是具体对接思路及关键技术点: 一、核心对接场景与目标 商品数据同步 场景:将1688商品信息…...

linux 错误码总结

1,错误码的概念与作用 在Linux系统中,错误码是系统调用或库函数在执行失败时返回的特定数值,用于指示具体的错误类型。这些错误码通过全局变量errno来存储和传递,errno由操作系统维护,保存最近一次发生的错误信息。值得注意的是,errno的值在每次系统调用或函数调用失败时…...

Robots.txt 文件

什么是robots.txt? robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件(如:https://example.com/robots.txt),它用于指导网络爬虫(如搜索引擎的蜘蛛程序)如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...

【学习笔记】深入理解Java虚拟机学习笔记——第4章 虚拟机性能监控,故障处理工具

第2章 虚拟机性能监控,故障处理工具 4.1 概述 略 4.2 基础故障处理工具 4.2.1 jps:虚拟机进程状况工具 命令:jps [options] [hostid] 功能:本地虚拟机进程显示进程ID(与ps相同),可同时显示主类&#x…...

C++八股 —— 单例模式

文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全(Thread Safety) 线程安全是指在多线程环境下,某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时,仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性&#xf…...

selenium学习实战【Python爬虫】

selenium学习实战【Python爬虫】 文章目录 selenium学习实战【Python爬虫】一、声明二、学习目标三、安装依赖3.1 安装selenium库3.2 安装浏览器驱动3.2.1 查看Edge版本3.2.2 驱动安装 四、代码讲解4.1 配置浏览器4.2 加载更多4.3 寻找内容4.4 完整代码 五、报告文件爬取5.1 提…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

【Java学习笔记】BigInteger 和 BigDecimal 类

BigInteger 和 BigDecimal 类 二者共有的常见方法 方法功能add加subtract减multiply乘divide除 注意点:传参类型必须是类对象 一、BigInteger 1. 作用:适合保存比较大的整型数 2. 使用说明 创建BigInteger对象 传入字符串 3. 代码示例 import j…...